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基于生成式人工智能的数据归档解决方案实施
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原文英文，约700词，阅读约需3分钟。
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内容提要
组织通过自动化AI平台现代化遗留系统，但数据准备和归档不足可能导致数据丢失和分析成本增加。Wipro利用AWS Bedrock提供云数据归档解决方案，支持代码生成、自动化脚本和高效数据处理，提高各行业的数据准备效率。
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关键要点
- 组织通过自动化AI平台现代化遗留系统，面临数据准备和归档不足的问题。
- Wipro利用AWS Bedrock提供云数据归档解决方案，解决数据丢失和分析成本增加的挑战。
- AWS Bedrock是一个完全托管的GenAI服务，提供多种高性能基础模型。
- AWS Bedrock支持软件开发生命周期中的代码生成，允许开发者创建自己的系统。
- 解决方案使用AWS服务生成自动化脚本，数据通过AWS原生连接器存储在S3中。
- 数据通过AWS Glue进行目录管理和处理，并实施数据生命周期策略进行归档。
- Bedrock模型通过boto3调用进行代码生成，归档元数据可用于查询和报告生成。
- 解决方案的能力包括高效的脚本生成、自动优化、成本效益高的归档解决方案等。
- 该解决方案提高了脚本生成过程的效率，减少了内部团队的参与需求。
- 数据归档解决方案在各行业中具有广泛应用，支持零售、医疗和金融等行业的运营功能。
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延伸问答
Wipro如何解决数据归档不足的问题？
Wipro利用AWS Bedrock提供云数据归档解决方案，解决数据丢失和分析成本增加的挑战。
AWS Bedrock的主要功能是什么？
AWS Bedrock是一个完全托管的GenAI服务，提供多种高性能基础模型，支持代码生成和自动化脚本。
数据归档解决方案在各行业的应用有哪些？
该解决方案在零售、医疗和金融等行业中具有广泛应用，支持运营功能。
如何提高数据准备的效率？
通过使用AWS Glue进行数据目录管理和处理，并实施数据生命周期策略，可以提高数据准备的效率。
使用AWS Bedrock进行代码生成的优势是什么？
AWS Bedrock允许开发者创建自己的系统，增强代码编写和审计能力，减少对现成编码助手的依赖。
该解决方案如何减少内部团队的参与需求？
解决方案通过高效的脚本生成和自动化框架，减少了内部团队在数据归档活动中的参与需求。
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